La integración de las tecnologías emergentes en la cotidianidad, se debe a la necesidad de extraer información específica del entorno en el que nos encontramos. Es allí que, con la implementación de cámaras digitales y técnicas de procesamiento digital de imágenes, se ha logrado apoyar el desarrollo de actividades de vigilancia, el análisis de áreas agrícolas, como el análisis de ambientes de difícil acceso para el ser humano. En la Corporación Tecnológica Industrial Colombiana, se están elaborando técnicas que involucran adquisición y análisis de imágenes digitales, con el objetivo de realizar el monitoreo, dimensionamiento y localización de objetos presentes en diferentes zonas de interés, orientado a la estimación de trayectorias para autómatas tele controlados y al apoyo de actividades en la industria colombiana.
El crecimiento de la industria, ha exigido realizar supervisión de procesos y control de maquinaría, con el propósito de mejorar la calidad del producto y a su vez, la economía productiva de la industria (Dutta, 2013). Entre las metodologías que se pueden encontrar en el desarrollo de estas actividades, se encuentra el procesamiento digital de imágenes, las cuales han permitido el análisis de áreas laborales, integradas por autómatas y personal humano, con el propósito de corregir el diseño y fabricación de piezas, como también evitar posibles daños de estructuras y a la integridad de los trabajadores.
Es necesario aclarar, que el desarrollo de estos algoritmos se basa en el análisis matricial, manejo de modelos de colores, escala de grises, binarización y a partir de ello extracción de características de los objetos que se pueden encontrar en los ambientes a analizar. Adicional a ello, es posible evidenciar su participación indirecta e integrada en dispositivos móviles, como cámaras, celulares, portátiles entre otros, que, apoyado con algoritmos de inteligencia artificial, permiten capturar eventos en imágenes digitales y a ello, ajustar las características deseadas, para tener una mejor apreciación en el reconocimiento de los objetos y posibles alteraciones, durante el monitoreo de ciertas áreas de interés.
De acuerdo con lo anterior, en la Corporación Tecnológica Industrial Colombiana (TEINCO), la planta docente y los estudiantes, han abordado los temas de procesamiento digital de imágenes e inteligencia artificial, con la intensión de detallar la importancia de los algoritmos en visión de máquina, en la obtención de productos, evaluación y estimación de la calidad del producto final, con el propósito de generar sistemas con aprendizaje automático, para realizar el reconocimiento de patrones en líneas de producción y estimación de productos finales dirigidos a la comercialización y/o construcción de mecanismos industriales. Para ello, se realiza la identificación de objetos en áreas aisladas al humano, por medio del análisis de cambios en la zona de análisis, lo cual requiere la adecuada implementación de algoritmos para análisis digital de imágenes.
El enfoque en la industria, se ha observado en la clasificación de frutas tropicales, bajo cambios extremos de luz, para obtener la forma y color, para detectar anomalías en el producto (Constante, 2016), o cómo es posible apreciar en el diseño de circuitos PCB y su perforación (Cárdenas, 2015)
Finalmente, en TEINCO nos hemos preocupado por identificar las necesidades de la exploración de zonas de difícil acceso y monitoreo de procesos industriales por medio de visión artificial (procesamiento digital de imágenes e inteligencia artificial), con el propósito de adquirir información por medio de imágenes digitales para evidenciar fallas en el sistema o en los productos a analizar, como análisis de zonas que impiden el acceso de personas, por medio de datos en tiempo real.
Bibliografía
Dutta, S., Pal, S. K., Mukhopadhyay, S., & Sen,R. (2013). Application of digital image processing in tool condition monitoring: A review. CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology, 6 (3), 212 – 232, 2013.
Constante, P., Gordon, A., Chang, O., Pruna, E., Acuna, F., & Escobar, I. Artificial Vision Techniques to Optimize Strawberry’s Industrial Classification, IEEE Latin America Transactions, 14 (6), 2576 – 2581, 2016.
Luis Carlos Ruiz Cardenas Docente Ingeniería en Mecatrónica Ingeniero en Mecatrónica con Magister en Ingeniería
